基于人工智能的改进PID纠偏算法分析

对基于人工智能的PID纠偏算法进行了研究。首先对PID人工智能算法进行了简要介绍,然后对传统的PID纠偏算法进行了分析,在此基础上提出了增量PID纠偏算法,并对其参数的加权系数进行了讨论和分析。     

基于遗传算法的MF-HF天调调谐算法

介绍了对分搜索算法、Hooke&Jeeves算法和Powell算法等基于直接搜索的MF-HF天调调谐算法,指出了其容易陷入局部最优解的问题。提出基于遗传算法的天调调谐算法,对算法的基本流程进行了介绍。结合近似计算和邻域搜索的思想,对调谐算法进行了改进,减少变量个数,缩小算法搜索空间。通过对4m鞭状天线进行调谐仿真,验证了遗传算法作为调谐算法的有效性,同时改进后的算法在调谐速度和匹配精度上获得了明显的改善。     

MAP算法在Turbo码译码中的应用和研究进展

对Turbo码译码算法进行了综述,包括SOVA、MAP、LOG-MAP、MAX-LOG-MAP等算法,并对这几种算法进行了比较。同时根据近年来对Turbo码译码算法的研究,对几种新的译码算法进行了介绍和讨论。     

基于PRI的脉冲序列去交错方法

论述使用脉冲重复间隔 (PRI)对雷达脉冲去交错的算法 ,分析PRI变换算法并对算法进行计算机仿真。对PRI变换算法进行改进 ,并对改进算法进行了计算机仿真和分析     

图数据中频繁模式挖掘算法研究综述

 本文对图数据中的频繁模式挖掘算法进行了综述.依据算法的特性和数学基础对算法进行了分类,主要集中于算法的求解思想和不同算法之间的关系的比较,并对一些著名的算法进行了详细的分析和讨论.基于算法的特性,比较了各种算法适用的范围以及应用领域.最后,讨论了频繁模式挖掘的最新进展及未来的研究方向.     

一种空间时差定位的新算法

针对三星时差测量定位系统,基于高精度的EGS-84地球模型,提出了一种解析算法。将此解析算法与传统的迭代算法进行性能比较,对解析算法进行修正形成了综合算法。对定位算法的性能包括定位误差、运算效率和数值稳定性等方面进行了理论分析,并通过仿真结果对理论分析的结论进行了验证。理论分析和仿真结果表明,综合算法能够高精度、高效率进行定位,同时还具有较强的数值稳定性。     

计算生物学中相关问题算法及思考

对计算生物学中用于RNA结构预测的GT fold算法进行了改进。首先,介绍了RNA 的结构;之后,列举了目前用于结构预测的主要算法,并着重介绍了GT fold算法;其后,为了提高GT fold原始算法的收敛速度,提出了并行化计算和内部环加速算法两种改进行算法;最后,针对实际应用中GT fold算法所出现的偏差进行了分析,对算法后续的发展进行了展望与思考。     

改进的“最近邻”航迹相关算法研究

从经典算法的改造出发,提出了改进的"最近邻"算法.传统的"最近邻"算法利用了Kalman等滤波算法中目标位置信息的预测值进行相关,而改进算法借用了"最近邻"算法的基本原理,利用了雷达回波参数的径向多普勒速度信息,对目标下一时刻的位置进行预测,然后进行相关处理.通过仿真对两种算法进行了比较,仿真结果表明该算法处理结果明显优于传统的"最近邻"算法.     

基于LMS算法的天线波束方向图仿真研究

最小均方（LMS）算法是一种常用的天线波束形成算法。本文首先对LMS算法的一般原理进行了研究,然后对LMS算法进行了改进,将固定步长改为变步长,最后应用Matlab对算法进行了仿真。仿真结果表明改进的LMS算法具有良好的效果,收敛速度比经典LMS算法更快,对天线性能有一定的提高。     

一种改进的二阶Reed-Muller译码算法

研究了一种改进的RM译码算法—改进的Sidel,nikov-Pershakov算法(简称SP算法),详细叙述了原始算法的原理以及改进算法的译码步骤,并对两种算法进行了仿真实现,对它们的译码性能和算法复杂度进行了比较。改进的译码算法复杂度略优于原始算法,而改进后的算法的译码性能明显优于原始算法。     

电容层析成像图像重建算法对比

图像重建算法在电容层析成像技术的实际应用中起着至关重要的作用。针对图像重建算法的研究,文中将线性反投影法、奇异值分解法、代数重建算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法的基本原理进行对比。基于MATLAB仿真平台对4种多相流流型进行仿真,并从图像误差、相关系数、计算时间3个方面对比重建图像的效果。分析结果表明,直接算法的图像重建速度优于迭代算法,但其图像重建质量劣于迭代算法。     

LMS算法的二次稳定性及鲁棒LMS算法

本文在时域内研究LMS算法(least mean square algorithm)的稳定性及鲁棒LMS算法的构造.首先将LMS算法表达式转化为标准的离散时间系统状态方程形式,之后运用线性矩阵不等式(LMI)技术对其二次稳定性进行了分析.针对滤波过程中会出现的输入和测量噪声干扰,本文提出了一种兼顾收敛性、鲁棒稳定性以及鲁棒性能的鲁棒LMS算法,最后给出了仿真算例,通过和一般的LMS算法的比较,体现了这种鲁棒LMS算法的优越性.     

支持向量机学习算法的研究现状与展望

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

Convergence properties and stationary points of a perceptronlearning algorithm

An analysis of the stationary (convergence) points of an adaptive algorithm that adjusts the perceptron weights is presented. This algorithm is identical in form to the least-mean-square (LMS) algorithm, except that a hard limiter is incorporated at the output of the summer. The algorithm is described in detail, a simple two-input example is presented, and some of its convergence properties are illustrated. When the input of the perceptron is a Gaussian random vector, the stationary points of the algorithm are not unique and they depend on the algorithm step size and the momentum constant. The stationary points of the algorithm are presented, and the properties of the adaptive weight vector near convergence are discussed. Computer simulations that verify the analysis are given     

MIMO-OFDM系统中最大化速率的自适应算法

针对现有贪婪算法应用的高复杂性,提出了一种在误比特率(BER)和功率一定的前提下,最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。对系统模型和贪婪算法进行了简要介绍,对贪婪算法和新提出的算法进行了仿真,通过仿真结果可以看出,新提出的算法不仅满足系统的误比特率要求,在传输速率上和贪婪算法几乎相同,但却大大地降低了计算复杂度。     

K-means聚类算法研究综述

总结评述了K-means聚类算法的研究现状,指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法,指出了K-means聚类的进一步研究方向。     

旋转扫描地基SAR大视场快速成像算法

旋转扫描地基合成孔径雷达(ArcSAR)具备高分辨率、大视场、重访周期短等优势,因此近年来受到越来越多的关注并逐渐被应用于地面形变监测。该系统特殊的运动轨迹(弧线)增加了成像算法难度。虽然时域算法能够获取ArcSAR高精度的成像结果,但时域算法计算效率较低。因此本文提出一种新的针对ArcSAR的频域成像算法。首先给出了ArcSAR的几何模型以及信号模型。然后论述了算法原理,并对二维频域匹配滤波器进行了推导。之后对算法的适用条件进行讨论。最后利用仿真实验对算法的适用条件进行验证,并对时域成像算法和本文提出的快速成像算法的成像效率和成像质量进行比较。      

多通道输出面阵CCD图像非均匀性校正

针对多通道面阵CCD输出非均匀性问题,开展了多通道输出面阵CCD图像非均匀性校正算法研究。论述了多通道面阵CCD输出非均匀性产生的原因,并对此提出了基于非线性响应的多段线性逼近校正算法,通过FPGA进行了算法实现。基于线性响应的两点校正算法精度低,且不能满足全量程的要求;基于非线性响应的多点校正算法精度高,但运算量大,不易于在FPGA上实现。文中提出的基于非线性响应的多段线性逼近校正算法,综合了以上两种算法的优点,具有运算量小、实用性强、精度高的优点。     

Over-determined Fx-Newton algorithm for active control of low-frequency sinusoids in the vibration and noise radiated by a cylindrical shell

An over-determined multi-channel Fx-Newton algorithm is proposed for active control of structural vibration. The theoretical principle of this algorithm is first derived in the frequency domain and the implementation of the algorithm is then introduced in the time domain. Analytical results show that the rate of convergence of this algorithm is close to that of the Fx-Newton algorithm, and faster than that of the Fx-LMS algorithm. Experiments are also conducted on a raft mounted in a cylindrical shell to test the effects of active-passive vibration isolation with the Fx-Newton algorithm and the proposed over-determined Fx-Newton algorithm. The effects of attenuation of both algorithms are also evaluated on the sinusoids in the radiated noise. The results reveal that at some frequencies where the sinusoids are not suppressed by the Fx-Newton algorithm, the over-determined Fx-Newton algorithm, however, can effectively suppress their presence both in the vibration of the base plate and in the normal vibration of the cylindrical shell. Hence the over-determined Fx-Newton algorithm has excellent effect of global vibration control, and can well attenuate the sinusoids in the noise radiated by the cylindrical shell.